在人工智能的发展中，目前人工智能的侧重点主要是在物理机理与数理符号计算方面。

物理机理是指人工智能系统对现实世界的感知和交互能力。例如，通过传感器和摄像头等设备获取环境信息，以及利用机器学习和深度学习等技术进行数据分析和模式识别，使得人工智能系统能够理解和处理现实世界中的各种复杂场景。数理符号计算是指人工智能系统对知识的表示和推理能力。通过建立知识图谱、知识库以及使用逻辑推理和推断等方法，人工智能系统能够对知识进行存储、表示和计算，从而具备一定程度的智能决策和问题解决能力。

当前的人工智能在物理机理上，主要通过深度学习和神经网络等技术，实现了在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的突破。同时，人工智能在数理符号计算方面也取得了一些进展，例如在推荐系统、智能搜索和自动驾驶等领域应用了知识图谱和知识推理技术。

然而，当前的人工智能还存在一些挑战和限制。例如，物理机理方面，人工智能系统对复杂环境的感知和理解仍然面临困难，对于异常和边缘情况的处理能力有限。数理符号计算方面，人工智能系统在面对复杂的领域知识和推理问题时，仍然需要大量的人工标注和训练，存在数据稀缺和可解释性不足的问题。

当前的人工智能主要集中在解决技术难题和执行特定任务上，而忽略了人类最具有灵性的心理部分。人类的心理是非常复杂和多维的，涉及到情感、情绪、价值观等方面。

心理是指人类或生命体的思维、情感、意识和行为等方面的活动和过程。它涉及到人类或生命体的感知、认知、情绪、动机、人格、认知能力、社会互动等诸多方面。心理是人类最灵性的事物之一，因为它是人类内心世界的表达和反映，是主观体验和个体差异的源泉。心理的活动和过程不仅对个人的行为和生活产生影响，也对社会的运作和发展产生重要作用。通过心理学的研究和探索，可以更好地理解人类行为和思维的本质，进一步促进个体和社会的发展。

人工智能目前在处理情感和情绪方面还面临很大的挑战。虽然有些人工智能系统可以进行情感分析和情绪识别，但它们往往只是通过分析文本、声音或图像来判断情感，而无法真正体验和理解情感。此外，人工智能系统也缺乏处理复杂的伦理和道德问题的能力，无法真正理解和体会人类的价值观。

为了更好地处理人类最具有灵性的心理部分，需要将更多的心理学和哲学的观点融入到人工智能的研究中。这不仅需要更深入的研究，而且需要对大量的人类心理数据进行分析和理解。只有这样，人工智能系统才能更好地与人类进行交互，并更好地理解和满足人类的心理需求。